我有一个包含几个时间序列的DataFrame:dividamovav12varvarmovav12Date2004-010NaNNaNNaN2004-020NaNNaNNaN2004-030NaNNaNNaN2004-0434NaNinfNaN2004-0530NaN-0.117647NaN2004-0644NaN0.466667NaN2004-0735NaN-0.204545NaN2004-0831NaN-0.114286NaN2004-0930NaN-0.032258NaN2004-1024NaN-0.200000NaN2004-1141NaN0.708333NaN2004-122
我有一个包含几个时间序列的DataFrame:dividamovav12varvarmovav12Date2004-010NaNNaNNaN2004-020NaNNaNNaN2004-030NaNNaNNaN2004-0434NaNinfNaN2004-0530NaN-0.117647NaN2004-0644NaN0.466667NaN2004-0735NaN-0.204545NaN2004-0831NaN-0.114286NaN2004-0930NaN-0.032258NaN2004-1024NaN-0.200000NaN2004-1141NaN0.708333NaN2004-122
我有一个带有实体类的Django模型(时间表)，它是Activity的父级，也是Event的父级。classEntity(models.Model):classActivity(models.Model):team_entity=models.ForeignKey(Entity)classEvent(models.Model):activity=models.ForeignKey(Activity)如何序列化子对象和孙对象并将其作为JSON文件的一部分？ 最佳答案 在进行序列化之前，在检索对象时，要保留关系，请使用select_re
我有一个带有实体类的Django模型(时间表)，它是Activity的父级，也是Event的父级。classEntity(models.Model):classActivity(models.Model):team_entity=models.ForeignKey(Entity)classEvent(models.Model):activity=models.ForeignKey(Activity)如何序列化子对象和孙对象并将其作为JSON文件的一部分？ 最佳答案 在进行序列化之前，在检索对象时，要保留关系，请使用select_re
我想要一个完全只读的ModelSerializer，即仅列出/检索方法最好的方法是什么？ 最佳答案 您真的想在View(或View集)级别执行此操作，您可以使用ReadOnlyModelViewSet执行此操作.(您在评论中提到了这一点，但为了提高可见性，我将其作为答案保留)。例如(来自文档):fromrest_frameworkimportviewsetsclassAccountViewSet(viewsets.ReadOnlyModelViewSet):"""AsimpleViewSetforviewingaccounts.""
我想要一个完全只读的ModelSerializer，即仅列出/检索方法最好的方法是什么？ 最佳答案 您真的想在View(或View集)级别执行此操作，您可以使用ReadOnlyModelViewSet执行此操作.(您在评论中提到了这一点，但为了提高可见性，我将其作为答案保留)。例如(来自文档):fromrest_frameworkimportviewsetsclassAccountViewSet(viewsets.ReadOnlyModelViewSet):"""AsimpleViewSetforviewingaccounts.""
我正在使用隐马尔可夫模型来解决股票市场预测问题。我的数据矩阵包含针对特定安全性的各种功能:01-01-2001,.025,.012,.0101-02-2001,-.005,-.023,.02我拟合了一个简单的GaussianHMM:fromhmmlearnimportGaussianHMMmdl=GaussianHMM(n_components=3,covariance_type='diag',n_iter=1000)mdl.fit(train[:,1:])利用模型(λ)，我可以对观察向量进行解码，以找到最有可能对应观察向量的隐藏状态序列:printmdl.decode(test[0:
我正在使用隐马尔可夫模型来解决股票市场预测问题。我的数据矩阵包含针对特定安全性的各种功能:01-01-2001,.025,.012,.0101-02-2001,-.005,-.023,.02我拟合了一个简单的GaussianHMM:fromhmmlearnimportGaussianHMMmdl=GaussianHMM(n_components=3,covariance_type='diag',n_iter=1000)mdl.fit(train[:,1:])利用模型(λ)，我可以对观察向量进行解码，以找到最有可能对应观察向量的隐藏状态序列:printmdl.decode(test[0:
有没有一种快速序列化DataFrame的方法？我有一个可以并行运行pandas分析的网格系统。最后，我想从每个网格作业中收集所有结果(作为DataFrame)并将它们聚合到一个巨大的DataFrame中。如何以可以快速加载的二进制格式保存数据帧？ 最佳答案 最简单的方法就是使用to_pickle(作为pickle)，参见picklingfromthedocsapipage:df.to_pickle(file_name)另一种选择是使用HDF5(建立在PyTables上)。入门的工作量稍微多一些，但查询的内容要丰富得多。
有没有一种快速序列化DataFrame的方法？我有一个可以并行运行pandas分析的网格系统。最后，我想从每个网格作业中收集所有结果(作为DataFrame)并将它们聚合到一个巨大的DataFrame中。如何以可以快速加载的二进制格式保存数据帧？ 最佳答案 最简单的方法就是使用to_pickle(作为pickle)，参见picklingfromthedocsapipage:df.to_pickle(file_name)另一种选择是使用HDF5(建立在PyTables上)。入门的工作量稍微多一些，但查询的内容要丰富得多。
